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Dokumentenidentifikation DE69935088T2 15.11.2007
EP-Veröffentlichungsnummer 0000954143
Titel Iterative Kanalabschätzung
Anmelder Lucent Technologies Inc., Murray Hill, N.J., US
Erfinder Bar-David, Israel, Haifa 34982, IL;
Yan, Ran-Hong, Marlborough, Wiltshire SN8 1XB, GB;
Luschi, Carlo, Duke Street, Oxford OX2 OQT, GB
Vertreter Klunker, Schmitt-Nilson, Hirsch, 80797 München
DE-Aktenzeichen 69935088
Vertragsstaaten DE, FI, FR, GB, SE
Sprache des Dokument EN
EP-Anmeldetag 27.04.1999
EP-Aktenzeichen 993032820
EP-Offenlegungsdatum 03.11.1999
EP date of grant 14.02.2007
Veröffentlichungstag im Patentblatt 15.11.2007
IPC-Hauptklasse H04L 25/02(2006.01)A, F, I, 20051017, B, H, EP

Beschreibung[de]

Die Erfindung betrifft Kanal- und Datenabschätzverfahren und -Vorrichtungen für Mobilfunkkommunikationen, insbesondere einen Entzerrer, der eine Kanalverzerrung durch Iterieren von Daten- und Kanalabschätzprozeduren auf einer blockweisen Grundlage kompensiert.

Auf dem Gebiet der digitalen Mobilfunkkommunikation leiden Übertragungskanäle an beträchtlicher Verzerrung durch Frequenz-selektives Fading. Darüber hinaus sind die Kanalkennwerte normalerweise zeitabängig schwankend auf Grund der relativen Bewegung von ortsfesten und mobilen Stationen. Um also eine zuverlässige Übertragung zu ermöglichen, muss der Empfänger in der Lage sein, eine Kanalverzerrung auf blockweiser Grundlage abzuschätzen und zu kompensieren. In der Literatur wurden verschiedene Kanalabschätzungs- und Kanalentzerrungsverfahren vorgeschlagen und wurden in praktischen Systemen umgesetzt, so zum Beispiel in mobilen zellularen Kommunikationssystemen, die von der Europäischen Norm "GSM" für drahtlosen digitalen Zellularverkehr Gebrauch machen. In den meisten Fällen führt der Empfänger eine Kanalentzerrung bei dem empfangenen Signal mithilfe der Datenabschätzung gemäß der maximalen Wahrscheinlichkeit (ML; Maximum Likelihood) oder der Wahrscheinlichkeit gemäß der MAP (Maximum A Posteriori) durch, basierend auf der Kenntnis der Kanalimpulsantwort (CIR). Die meisten praktischen Systeme machen von Lernsequenzen Gebrauch, damit die CIR abgeschätzt werden kann, bevor der Entzerrer in Gang gesetzt wird. Sich zeitlich rasch ändernde, Fading-behaftete Kanäle erfordern, dass die sich ändernde Kanalantwort von dem Empfänger über die Dauer des empfangenen Signals hinweg verfolgt und dynamisch nachjustiert wird. Das Verfolgen der CIR kann mithilfe von Entscheidungs-Algorithen erfolgen, bei denen vorläufige Entscheidungen aus dem Entzerrer dazu dienen, die anfängliche CIR-Abschätzung zu aktualisieren. Beispiele für Empfängersysteme, die eine Kanalabschätzung und eine Kanalentzerrung durchführen, finden sich in folgenden Artikeln: "Bit Synchronisation and Timing Sensitivity in Adaptive Viterbi Equalizers for Nairowband TDMA Digital Mobile Radio 25 Systems", A. Baier, G. Heinrich und U. Wellens, Proc. IEEE Vehicular Technology Conference, June 1988, pp 377–384 [Reference 1]; "Correlative and Iterative Channel Estimation in Adaptive Viterbi Equalizers for TDMA Mobile Radio", ITG-Fachbericht No. 107, VDE Verlag, April 1989, pp 363–368 [Reference 2]; "Simulation and Hardware Implementation of a Viterbi Equalizer for the GSM TDMA Digital Mobile Radio System", A. Baier, G. Heinrich, P. Shoeffel und W. Stahl, Proc. 3rd Nordic Seminar on Digital Land Mobile Radio Communications, September 1988 pp 13.7.1–13.7.5, [Referenz 3].

Die Wirksamkeit der Kanalabschätzstrategie und somit der gesamten Entzerrungsleistung hängt in starkem Maß ab von der Zuverlässigkeit der anfänglichen CIR-Abschätzung. Es gibt eine Forderung nach einer verbesserten Abschätzstrategie, die mit oder ohne Lernsequenzen funktioniert.

Gemäß dem ersten Aspekt wird ein Verfahren gemäß Anspruch 1 geschaffen.

Gemäß einem zweiten Aspekt der Erfindung wird eine Vorrichtung gemäß Anspruch 4 geschaffen.

Die Erfindung schafft eine CIR-Abschätzung mit vermindertem Rauschen, die benötigt wird für die Entzerrung des empfangenen Signals im Fall einer Mehrwege-Ausbreitungsumgebung, und sie schafft somit eine verbesserte Empfänger-Leistungsfähigkeit.

Die Entzerrerleistung wird beträchtlich verbessert durch das Iterieren der Daten- und Kanalabschätzprozedur auf einer Block-zu-Block-Basis. Insbesondere nach einem ersten Durchgang, bei dem die anfängliche Kanalabschätzung durch Zurückgreifen auf die bekannten Lernsequenz-Bits gewonnen wird, können eine oder können mehrere Iterationen unter Verwendung von Datensymbol-Entscheidungen anhand der Entzerrer-Ausgangsgröße ausgeführt werden, die aus der vorherigen Iteration abgeleitet wird, zusammen mit der Original-Lernsequenz, um dadurch eine neue CIR-Abschätzung zu erhalten.

In Systemen, in denen Informations-Bits vor der Modulation codiert (und gegebenenfalls verschachtelt) werden, lässt sich die obige Strategie zusätzlich verbessern durch Verwendung der zuverlässigeren Entscheidungen, die gewonnen werden durch a) Neu-Codieren (und möglicherweise Neu-Verschachteln) der Kanaldecodierer-Ausgangsgröße oder b) einfaches Verwenden (und möglicherweise Neu-Verschachteln) des höchstwertigen Bits der A-Posteriori-Werte für die codierten Bits, die von einem Soft-In/Soft-out-Kanaldecodierer geliefert werden (vergleiche zum Beispiel G. Bauch, H. Khorram und J. Hagenauer. "Iterative Equalization and Decoding in Mobile Communication Systems", Proc. EPMCC '97, ITG-Fachbericht No. 145, VDE Verlag, October 1997, pp. 307–312) [Referenz 4]. Für den speziellen Fall des GSM-TCH/FS-Übertragungsschemas durchgeführte Computersimulationen zeigen, dass im Vergleich zu dem herkömmlichen Kanalabschätzverfahren (das heißt, zu der korrelativen Kanalvermessung mittels Lernsequenz) die Erfindung eine signifikante Leistungsverbesserung bereits bei nur einer Iteration zeigt.

Die Erfindung kann auch in solchen Fällen eingesetzt werden, in denen keine Lernsequenz verfügbar ist, wobei die Datenabschätzung erfolgt, indem bei einer beliebigen Kanalabschätzung begonnen wird.

Eine detaillierte Beschreibung eines praxistauglichen digitalen Funkempfängers wird im Folgenden beispielhaft unter Bezugnahme auf die Figuren gegeben.

Es zeigen:

1 die Ausgestaltung eines typischen digitalen GSM-Funkempfängers;

2 das "normale" GSM-Burstformat; und

3 einen digitalen Funkempfänger gemäß der Erfindung für den Fall einer Rückkopplung vom Ausgang des Verzerrers.

4 veranschaulicht einen digitalen Funkempfänger gemäß der Erfindung für den Fall der Rückkopplung von dem Ausgang des Decodierers.

In 1 ist eine typische Implementierung eine digitalen Funkempfängers gezeigt.

Das zeitdiskrete empfangene Signal lässt sich darstellen in der Form

wobei b(k) ∊ {–1, 1} die übertragenen Datensymbole oder die (bekannten) Lernsequenz-Symbole sind, h(l), l = 0, 1, ..., L – 1 die Abtastwerte der Kanalimpulsantwort (CIR) und &eegr;(k) weißes Rauschen mit einem Null betragenden Mittelwert und einer Varianz &sgr;2 bedeutet.

Der Empfänger muss zunächst die CIR-Lücke h(l) abschätzen, bevor mit dem Datenabschätzvorgang begonnen wird. In einigen Fällen, beispielsweise in einem GSM-Empfänger, erfolgt die anfängliche CIR-Abschätzung üblicherweise mithilfe der korrelativen Kanalvermessung oder -peilung, vergleiche beispielsweise die oben angesprochenen Referenzen 1 und 3. Die Abtastwerte der CIR-Abschätzung werden gewonnen durch Korrelieren des empfangenen Signals r(k) mit N = 16 Bits b(k) von den 26 Bits der Lernsequenz, dargestellt in 2. Das Ergebnis der Korrelation lautet:

wobei ĥ(l)l = 0 ,1, ..., L – 1 die Abtastwerte der abgeschätzten CIR ist.

Im Fall der ML-Kanalabschätzung für l erhält man: ĥ = [ĥ(0), ĥ(1), ..., ĥ(L – 1)]T = (BTB)–1BTr(3) wobei r = [r(0), r(1), ..., r(N – 1)]T B = [b(0), b(1), ..., b(N – 1)]T b(i) = [b(i), b(i – 1), ..., b(i – L + 1)]T

Es lässt sich erkennen, dass auf Grund der guten Autokorrelationseigenschaften der GSM-Lernsequenz (BTB ≅ NI) und Gleichung 2 der Spezialfall für die allgemeinere ML-Kanalabschätzungsmethode ist (Gleichung 3).

Nachdem die Kanalabschätzung zur Verfügung steht, erfolgt die Abschätzung der Datensymbol-Sequenz. Wenn der Kanal innerhalb eines Bursts nicht als annähernd konstant angesehen werden kann, lässt sich die anfängliche Kanalabschätzung während des Bursts aktualisieren unter Verwendung von vorläufigen Entscheidungen am Entzerrer-Ausgang, vergleiche Referenz 1.

Für den Fall, dass die Informationsdaten codiert (und verschachtelt) sind, ist die Entzerrer-Ausgangssequenz endgültig (entschachtelt und) decodiert, wie in 1 gezeigt ist.

Eine iterative verbundene Daten- und Kanalabschätzprozedur auf burstweiser Basis wurde vorgeschlagen von K. H. Chang und C. N. Georghiades in "Iterative Join Sequence and Channel Estimation for Fast Time-Varying Intersymbol Interference", Proc. IEEECC'95, Seattle W. A. 1995, pp 357–361 [Referenz 5]. Gemäß diesem Artikel können, nachdem ein erster Durchgang stattgefunden hat, bei dem eine anfängliche Kanalabschätzung dadurch erhalten wurde, dass auf die bekannten Bits der Lernsequenz zurückgegriffen wird, eine oder mehrere Iterationen ausgeführt werden, bei denen Datensymbol-Entscheidungen am Entzerrer-Ausgang für die vorhergehende Iteration dazu verwendet werden, eine neue Anfangs-CIR-Abschätzung durch das ML-Verfahren zu gewinnen (3). Allerdings erfordert die obige ML-Vorgehensweise Matrix-Inversionsoperationen, die eine beträchtliche Implementierungs-Komplexität beinhalten. Einerseits besitzt die vom Ausgang des Entzerrers zurückgeführte Symbolentscheidungssequenz im Allgemeinen nicht die Autokorrelationseigenschaften, die für das wirtschaftlich vorteilhafte Kanalmessverfahren erforderlich sind (2). Darüber hinaus und im Gegensatz zu der Verwendung bekannter Lernsequenz-Bits kann die Symbolentscheidungs-Rückkopplung eine gewisse Anzahl von Fehlern enthalten. Aus diesem Grund wurde die Nutzung der korrelativen Kanalvermessung für Kanalabschätzer, die nicht auf bekannte Lernsequenz-Bits zurückgreifen, nicht vorgeschlagen. Ein Vorteil der Erfindung besteht in der deutlich geringeren Implementierungs-Komplexität im Vergleich zu dem Schema nach Referenz 5. Obschon die Entscheidungs-Rückkopplungssequenz im Allgemeinen nicht die Autokorrelationseigenschaften besitzt, die für das Kanalmessverfahren erforderlich sind, und obschon die Entscheidungs-Rückkopplungssequenz möglicherweise eine signifikante Anzahl von Fehlern beinhaltet, werden diese Nachteile mehr als wettgemacht durch den Umstand, dass bei einer vergrößerten Länge der Messsequenz das Abschätzungs-Rauschen deutlich vermindert wird. Im Gegensatz zu der Referenz 5 verwendet die Erfindung eine Entscheidungsrückkopplung vom Ausgang des Decodierers, wie in 4 gezeigt ist.

Eine erfindungsgemäße Implementierung eines Empfängers ist in den 3 und 4 gezeigt. Die Erfindung beinhaltet das Iterieren der Prozesse der Kanalabschätzung, der Datenabschätzung und der Decodierung, ausgeführt durch den in 1 gezeigten herkömmlichen Empfänger.

Die Iterationsprozedur lässt sich folgendermaßen zusammenfassen:

  • 1) Für jeden empfangenen Burst erfolgt ein erster Durchlauf, bei dem Kanal- und Datenabschätzungen durch herkömmliche Verfahren gemäß dem Stand der Technik gewonnen werden. Im Fall des GSM beispielsweise kann die Anfangs-Kanalabschätzung unter Verwendung der korrelativen Kanalmessabschätzung (2) erfolgen, gegebenenfalls während des Bursts aktualisiert durch einen Entscheidungs-Algorithmus. In 3 wählt der Schalter 1 das Eingangssignal 2 aus. Die Anfangs-Kanalabschätzung wird durch das komplexe Signal 3 dargestellt.
  • 2) Es erfolgen ein oder mehrere Iterationen, bei denen eine Rückkopplung der Entscheidungen von entweder dem Entzerrer-Ausgang nach 3 oder von dem Decodierer-Ausgang nach 4 dazu dient, eine erhöhte Länge der Messdatensequenz zu erhalten, verglichen mit der Sequenz, die bei der Anfangs-Kanalabschätzung verwendet wird. Als Beispiel im Fall des GSM-TCH/FS-Bursts (ETSI GSM 05.02: "Digital Cellular Telecommunications System (Phase 2+); Multiplexing and Multiple Access on the Radio Path", Version 5.2.0, November 1996) liefert die Rückkopplung der Entscheidungen für die 114 Daten-Bits eine Pseudo-Lernsequenz von N = 142 Bits. Mithilfe dieser Sequenz kann eine erneute Kanalabschätzung gemäß Gleichung 2 durchgeführt werden, wie sie beim ersten Iterationsdurchgang verwendet wird. In 3 fällt für jede Iteration nach dem ersten Durchgang der Schalter 1 die Pseudo-Lernsequenz, das Signal 4). Diese Sequenz wird erhalten durch Formatieren der von der Abkappschaltung 16 ausgegebenen Daten-Bits und der Bits der ursprünglichen Lernsequenz (Signal 2) in der aktuellen Burststruktur. Im Fall der Entscheidungsrückkopplung vom Entzerrer-Ausgang nach 3 wählt die Abkappschaltung das Eingangssignal an dem Ausgang des Blocks 11 und liefert das Ausgangssignal über die Leitung 5.

In Systemen, in denen Informationsbits codiert (und gegebenenfalls verschachtelt) werden, bevor die Modulation erfolgt, lässt sich die Leistungsfähigkeit des Empfängers nach 3 zusätzlich verbessern durch Verwendung einer Rückkopplung der zuverlässigeren Entscheidungen, die am Decodierer-Ausgang gewonnen werden, wie in 4 gezeigt ist. In einem Empfänger, der ein iteratives Entzerrungs- und Decodierschema implementiert, können die Symbolentscheidungen aus den A-Posteriori-Werten für die codierten Bits erhalten werden, die durch einen Soft-In/Soft-Out-Kanaldecodierer geliefert werden (vergleiche zum Beispiel Referenz 4).

Im Fall der Rückkopplung vom Decodierer-Ausgang wählt die Abkappschaltung 16 das Signal am Ausgang des Blocks 13. Der Block 14 empfängt das Eingangssignal 6, welches a) die neu-codierte (und neu-verschachtelte) Version des Kanaldecodierer-Ausgangssignals oder b) das (neu-verschachtelte) höchstwertige Bit der Log-Wahrscheinlichkeitsverhältnisse (oder L-Werte) für die von einem Soft-In/Soft-Out-Decodierer gelieferten codierten Bits, typischerweise verwendet in einem iterativen Entzerrungs- und Decodierschema, repräsentiert (vergleiche beispielsweise Referenz 4). Abgesehen von diesem Unterschied arbeitet der Kanalabschätzer nach der gleichen Strategie, wie sie oben für die Schritte (i) und (2) erläutert wurden.

Die Simulationsergebnisse zeigen, dass im Fall des GSM-Systems die Erfindung eine Verbesserung von etwa 0,8 bis 1,2 dB bezüglich der Empfängerempfindlichkeit schon nach einer Iteration bringt. Die Verbesserung beträgt etwa 0,8 dB bei Verwendung von Datenabschätzungen seitens des Entzerrers, und etwa 1,2 dB bei Verwendung der Rückkopplung vom Ausgang des Kanaldecodierers. Dies macht zusätzlich zu der geringen Implementierungs-Komplexität insbesondere im Vergleich zur Verwendung eines ML-Kanalabschätzers die Erfindung besonders geeignet für die digitale Mobilfunkempfänger.

Die iterative Strategie mit der Entscheidungsrückkopplung vom Kanaldecodierer-Ausgang kann auch in solchen Fällen genutzt werden, in denen keine Lernsequenz verfügbar ist und die Datenabschätzung beginnend bei einer beliebigen Kanalabschätzung erfolgt.


Anspruch[de]
Verfahren zum Abschätzen einer Kanalimpulsantwort und von Daten in einem über einen Kanal eines Kommunikationssystems übertragenen Signal, umfassend:

a) Abschätzen einer Anfangs-Kanalimpulsantwort durch Korrelieren des Signals mit einer Lernsequenz unter Verwendung einer korrelativen Kanalvermessung;

b) Abschätzen der Daten in dem Signal unter Verwendung der abgeschätzten Kanalimpulsantwort; und

c) Ausgeben der abgeschätzten Daten,

dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren außerdem mindestens eine Iteration der folgenden Schritte aufweist:

d) Erzeugen einer Pseudo-Lernsequenz basierend auf der Lernsequenz und den ausgegebenen abgeschätzten Daten;

e) Erhalten einer verbesserten Kanalimpulsantwort-Abschätzung durch Korrelieren des Signals mit der Pseudo-Lernsequenz und Verwendung der korrelativen Kanalvermessung;

f) Abschätzen der Daten in dem Signal unter Verwendung der verbesserten Kanalimpulsantwort-Abschätzung; und

g) Ausgeben der abgeschätzten Daten.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Signal in Bursts übertragen wird. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Kanalimpulsantwort für jeden Burst abgeschätzt wird. Vorrichtung zum Abschätzen der Kanalimpulsantwort und von Daten in einem über einen Kanal eines Kommunikationssystems übertragenen Signal, umfassend:

einen Kanal-Impulsantwort-Abschätzer (10) zum Abschätzen der Kanalimpulsantwort, wobei der Abschätzer eine Einrichtung zum Korrelieren des Signals mit einer Lernsequenz unter Verwendung der korrelativen Kanalvermessung, einen Eingang zum Empfangen des übertragenen Signals sowie einen Ausgang besitzt; und

einen Datenabschätzer (11) zum Liefern einer Abschätzung von Daten in dem übertragenen Signal unter Verwendung der abgeschätzten Kanalimpulsantwort, wobei der Datenabschätzer einen Eingang zum Empfangen der abgeschätzten Kanalimpulsantwort, einen Eingang zum Empfangen des übertragenen Signals und einen Ausgang besitzt;

dadurch gekennzeichnet, dass die Vorrichtung weiterhin aufweist:

eine Erzeugungseinrichtung (14) zum Erzeugen einer Pseudo-Lernsequenz basierend auf der Lernsequenz und dem Ausgangssignal des Datenabschätzers, umfassend einen Eingang zum Empfangen der Lernsequenz und einen mit dem Ausgang des Datenabschätzers gekoppelten Eingang sowie einem Ausgang zum Ausgeben der Pseudo-Lernsequenz;

wobei

der Kanal-Impulsantwort-Abschätzer (10) außerdem aufweist: Einen Eingang zum Empfangen der Pseudo-Lernsequenz von dem Ausgang der Erzeugungseinrichtung, und dazu ausgebildet ist, eine verbesserte Kanalimpulsantwort-Abschätzung unter Verwendung der Pseudo-Lernsequenz zu erhalten, und um die verbesserte Kanalimpulsantwort-Abschätzung an den Datenabschätzer (11) zu liefern.






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